Un modelo predictivo mejoró el uso de medicamentos, aunque no logró disminuir los casos infecciones por bacteria que causa diarrea y colitis.
Un reciente estudio publicado en JAMA Network Open evaluó la efectividad de un modelo de inteligencia artificial (IA) para prevenir infecciones por Clostridioides difficile (CDI), una de las principales causas de infecciones asociadas a la atención médica. Aunque el modelo no logró reducir significativamente la incidencia de CDI en un hospital universitario, sí mejoró el uso racional de antibióticos, demostrando el potencial de la IA para fortalecer estrategias de vigilancia sanitaria.
La investigación se llevó a cabo en Michigan Medicine, centro médico académico de la Universidad de Michigan, entre septiembre de 2021 y diciembre de 2023. Se compararon dos periodos antes y después de implementar un sistema de IA que identificaba pacientes con alto riesgo de CDI, a fin de aplicar medidas preventivas como higiene de manos con agua y jabón, revisión de medicamentos y alertas al personal médico.
En total, se analizaron más de 79 mil hospitalizaciones. Los resultados mostraron que la incidencia de CDI se mantuvo estable, de 5.76 a 5.65 casos por cada 10,000 días-paciente, sin una diferencia estadísticamente significativa. Sin embargo, sí se registraron reducciones importantes en el uso de antibióticos asociados a mayor riesgo de CDI, como piperacilina-tazobactam y clindamicina, especialmente entre los pacientes clasificados como de alto riesgo por el sistema de IA.
El estudio identificó limitaciones en la aplicación del paquete de prevención, como baja adherencia al lavado de manos con agua y jabón, que es una medida clave para evitar la propagación del C. difficile, resistente a los desinfectantes a base de alcohol. En cambio, los farmacéuticos adoptaron con mayor facilidad las recomendaciones de la IA, integrándolas a sus procesos de revisión de medicamentos.
“Este proyecto refleja el esfuerzo colectivo de un equipo de médicos, farmacéuticos, ingenieros y científicos que trabajan juntos para traducir la IA en un impacto en el mundo real”, detalló Shengpu Tang, profesor asistente en Emory y autor principal del estudio. “Espero continuar esta línea de trabajo y explorar formas innovadoras en que la IA pueda ayudar a mejorar la atención al paciente”, agregó.
Aunque no se logró una reducción en los casos de infección, este estudio sugiere que las herramientas de IA pueden apoyar significativamente las estrategias de uso racional de antibióticos en hospitales, lo que a su vez puede contribuir a prevenir infecciones resistentes. Los autores destacan que el éxito de estas iniciativas depende de una integración efectiva a los flujos de trabajo clínicos, así como del compromiso del personal de salud.
